大家好，今天来为大家分享数据分析员是什么职业,未来前景如何的一些知识点，和未来热门职业预测算法的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

本文目录

1.人工智能行业

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品和产业模式，改变甚至重新塑造传统行业。但是现在很多高校还没有这个专业，所以很多学生还不能报考这个专业，如果想报这个专业，就必须选择相应的学校。

根据现在的社会情况来看，这个专业在未来的确是需求比较大的行业之一，现在的相关人才缺口已经达到了500万人。不仅好找工作，而且相关人工智能的工作是非常高薪的工作。

2.大数据行业

“大数据+”已经渗透到几乎所有行业，大数据相关技术方向：大数据开发方向：大数据运维；云计算方向：数据挖掘、数据分析；机器学方向等等。目前已经有很多高校开设了这个专业，就业前景十分不错。

三个方向中，大数据开发是基础，以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了8K以上。

一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学大数据专业也是进大公司的捷径！精通任何方向之一者，均会“前(钱)”途无量。

3.虚拟现实行业

随着VR/AR成为全球最炙手可热的“金矿产业”，大量资本涌入，科技巨头抢滩布局。VR/AR技术的产品整合及商业变现正在逐渐成熟，但在这个过程中，专业人才成为市场和行业加速发展的重要因素。

在一份关于VR在全球范围内的人才分析报告中显示：中国VR人才在全球仅占2%，但对VR人才的需求却有18%，而美国的VR人才分布达到40%，中美之间有着巨大的差距。

4.教育行业

随着国家二胎政策的开放，未来十多年将是新生儿增长的时期，教育优质资源稀缺，主力人群80后父母、90后学生追求差异化教育，这为多元化教育发展提供了强大动力。

各年龄段教育有很多需求细分，0到6岁阶段的早教、学前、艺术教育，6到12岁的素质教育，12到18岁的夏令营，20到40岁的技能培训、在线教育、商业类等等，还有个别的企业家教育，这些教育细分领域提供了大量的求职机会。

而教育行业比较简单，区域性明显，很难形成垄断，学习的时间成本决定了就近就读，老师的流动性也大，入行门槛低，所以行业需求较大。

5.新能源行业

新能源产业在我国的发展十分迅速。国家需要很多这方面的人才，来促进经济的持续发展。新能源技术是当今不可缺少的，而且未来肯定会持续发展。

6.新技术行业

比如建筑行业新兴的BIM技术。建筑业是个传统的行业，涉及面广、人才需求大。随着信息技术的发展，数字化建造技术正以前所未有之势对建筑行业发生巨大的转变，而BIM技术则成为引发建筑业重大变革的“起爆器”。

BIM作为一个新兴的技术，减少了很多设计及施工的技术压力，使设计时间都用在设计上。建设前期就可以验证设计图纸施工的可行性，避免大量拆改及图纸变更的出现，减轻现场技术压力，使现场施工技术管理的重点放在施工和运行调试上，最主要的是降低了工程投资成本。越来越多的业主及开发商都希望工程中能用到BIM技术。

此外，国家政府已出台很多相关政策大力支持推广BIM技术，得以让BIM技术越来越广泛地被应用。曾在2018年的一次大会上，王美华委员提出：高校土木专业增加BIM技术课程。这一提议的提出，进一步推进了BIM技术的应用。因此，这就增长了BIM技术人才的需求，而由于真正的BIM人才严重稀缺，相应地BIM技术人才的工资也将会大大高于同行其他专业技术人才的工资，所以BIM相关岗位也就成了建筑行业的黄金职业。

10-20年是个相当长的时间概念，我觉得在未来这么长的时间概念里，以下行业将崛起：

随着油价的持续上涨，同时我国北方乙醇汽油的不断推广，政策方面对于新能源汽车不断的开绿灯，而通常一辆成熟汽车也恰恰需要接近10年的时间去准备。汽车行业的利润又相当高，世界500强中有23家汽车制造商，这也凸显了汽车行业巨大的红利，而新能源汽车又恰恰颠覆了整个传统汽车工业，给予更多创业者和老牌车厂同一起跑线的机会。小鹏汽车，威马汽车，蔚来汽车还有目前大红大热的特斯拉，都看准了这个巨大的新新市场。

人工智能在目前仍然在初期阶段，随着算法的不断深入，AI将在未来发挥巨大的作用。从自动驾驶到智能投资再到生物医疗，越来越多的地方，都有人工智能施展拳脚的地方。

21世纪什么资源最值钱？自然是数据了，目前各家巨头都在大数据领域积极的布局，基于大数据，未来我们的生活变得越来越智能，而同时数据也变得越来越无价。而目前真正实现大数据的企业并不多，日后数据类企业将越来越多，打破目前几家独大的情况。

区块链是目前风口上的概念，区块链去中心化的概念在未来金融，供应链，公共服务等领域都将会有一席之地，而未来虚拟货币也有一定可能会冲击主流货币的地位。

以下总结了2020-2050年处于超级风口的七大行业的表现，以及投资策略：

1、人工智能。

最好的计算机将从2020年开始与人类大脑展开竞争，我们将模拟人类的新大脑皮质（分析和直觉的智能，而不是情感）。它的产品和服务将是令人惊叹的，它将包括机器人、创造性的计算机和软件，它们可以在很短的时间内为几乎所有的问题提供科学的答案。

2、基因组学和生物技术将会以指数级的方式发展，并将在医疗保健（由于全球老龄化，这将是非常必要的）、农业和生物燃料方面产生巨大的优势。同时，还会获得一些有争议的进展，比如试图创造超级人类和重新创造已经灭绝的物种。

3、奢侈品市场将迅速发展，并将成为其领先的参与者带来巨大的利润。其需求将得到人类财富整体增长的推动，尤其是来自新兴市场快速增长的中产阶层和上层阶层的消费。

4、新能源将是一个令人兴奋的创新增长行业，其发展动力是能源需求的爆发式增长。渴望实现能源独立以及对于全球变暖的恐惧。第三核能，第二、第三、第四代生物燃料和太阳能光伏发电将成为令人兴奋的技术。

5、从2010年到2050年，房地产行业将平均每年为1亿人建造新的住房，并将建设必要的商业基础设施，使全球收入翻两番。由于全球财富也增加了4倍，而土地供应是静态的，一些土地价格将会大幅上涨。

6、资源行业（尤其是工业金属的开采）将难以跟上需求的步伐，这将导致偶尔出现的价格飙升的情况。化石能源将转向页岩气和石油以及焦油。

7、金融是一个信息产业，将从新兴市场的信贷和贸易文化的发展以及经济增长中获益。此外，它还将参与大规模建设热潮的资金投入，同时还要为基因组学、信息技术、替代能源领域的无数高科技创业公司提供融资。

人们会越来越自由的定义自己的身份、精神和生活方式。

就生活方式而言，将会有一种趋向于创造性、个性、真实魅力的趋势。这种“一次性”的文化将会让位于那些讲究耐用、年代更老的事物。包浆将会更有价值。

此外，体验和讲故事的市场将会迅速增长，大公司将雇佣媒体专业人员来创造和讲述它们的故事。这在体育、金融、奢侈品、食品/健康方面尤其受欢迎。

就业市场增长最快的将是具有创造性工作，加上服务工作，在那里人类的接触价值将得到重视。

因为一到高考报考时候就会看到，会计、计算机、国际经济与贸易、土木工程、英语、物流……需要100个就能报考10000个

会计会被核算系统所代替；制药、食品会被智能生产线代替；土木工程会被预制和机器人代替……

未来只有研发机器、设计机器、指挥机器、维修机器的行业和岗位才有前景，9年前，我曾经去过位于河北省高碑店的娃哈哈八宝粥生产车间：很大的车间，一进去只看见一面是制罐的薄铁皮；一面是各种粮食，顺着生产线往前走到头，八宝粥已经装箱上车。从头到尾只看见几个人，其中几个机械养护、检修人员；还有两个在生产线旁边，负责挑次品的人，现在呢，连挑次品的人也换成了机器人，整个车间就剩下几个检修工程师了。想想制药、食品等其他的生产线会是什么样呢？再过两年又会是什么样呢？

由于中国未来进入老龄化社会，养老行业前景看好，未来10一20年，会成为朝阳产业。

我国大概有90%人的人选择居家养老，7%的人选择社区养老，3%的人选择公共养老。养老会牵扯到生活，教育、医疗、康复、护理等内容，是未来重要而有前景的行业。

一是老龄化社会的到来。联合国最新标准是65岁以上的老人占人口7%以上，该地区视为进入老龄化社会。而我国到2022年左右，中国65岁以上人口将占到总人口的14%，实现向老龄社会的转变。因此，养老产业在未来的发展前景广阔。

二是养老压力加大。随着社会发展，几代同堂的生活已经被打破，家庭小型化，几代人分住已经成为常态，许多老人居家自住，无人照料，有的请保姆照料，很难达到科学健康的护理。有的农村，年轻人常年在外打工，老年人无人照料的现象还比较多，农村老人自己照顾自己，生活有时就会出现困难，不利于老人的健康。因此，传统的养老方式向社会养老转变。

三是老年人经济收入少。据有关养老机构调查，城市老人儿女经济支持率30%，农村老人儿女经济支持率60%，有的老人的经济面临困难，养老成为社会问题。因此，社区养老，机构养老成为未来的发展方向。

总之，今后10到20年，国家建立以居家养老为基础，以社区福利养老为依托，以机构养老为支撑的养老新格局，但高质量的机构养老产业发展前景更令人期待，必将成为社会养老的重要力量。

在这里先大致定义一下“有前景”：发展较快、人才缺口较大、收入较好。

如果接受这个定义的话，就可以分析一下未来的诸多行业了。

最容易想到的是通讯和计算机行业，毕竟这两个行业在过去几十年中一直迅速发展。具体而言的话，5G和未来的高速通讯、人工智能、虚拟现实、增强现实、移动互联网应该是发展较快的子行业。

通讯和计算机行业的发展，需要材料和能源的支持。现在计算机行业面临硅芯片性能下滑的问题，个人计算设备也面临电池能量密度不足的问题。这些问题现在有了一些模糊的解决方案，在未来二十年中也许会有重大的突破。因此，清洁电力、量子计算、光计算、生物计算、高性能电池、石墨烯行业也会有较好的发展前景。

随着这些行业的发展，人们会对互联网上的内容有更高的要求。人们会需要更精彩刺激、更身临其境、更击中大众笑点与爽点的内容。因此虚拟现实交互内容、视频音频内容行业同样也将会有较好的发展。

在这种生活状态下，人们对自身生存方便性的需求也会随之提升。网购、快递、外卖、约车等行业也会有进一步发展。

首先科技方面。科技引领变革，未来十年最为火爆的当属于人工智能了吧。那么相对来说人工智能相对应的职位应该非常的火爆

1大数据方面的数据分析师，数据科学家，数据挖掘数据建模等是一个很好的方向

2AI/机器学习工程师和数据科学家相辅相成的就是机器学习工程师了，通过算法研究，及AI在图像识别，语音识别无人驾驶，智能家居等各个大范围的应用，未来AI/机器学习工程师肯定是特别重要的工作

3智能硬件工程师通过大量的AI应用但是真正去为人类服务的还要是硬件包括智能的机器人，智能家居设备等需要有专业的工程师去设计制造

其次是生活方面的吧，随着人们生活水平的提高，人们的对生活的侧重点也在慢慢改变，再结合我国的国情来说未来有以下几个行业会越来越火

1大健康行业因为环境的污染人口老龄化及人们对于生活品质的要求越来越高，人们对于健康的重视程度越来越高，那么健康行业包括一些健康的体检，健康监测医疗服务等肯定是未来非常重要的领域。借助于大数据的处理分析每个人从出生到老去的每一步都跟健康密不可分。

2教育行业教育行业毋庸置疑会成为未来十年比较重要的行业方向，因为面临着人口素质的整体提高社会竞争压力越来越大所以教育特别是学历教育和技能教育会成为未来的重点行业

3娱乐行业因为生产力的提高越来越多的时间被解放出来所以，人们又更多的经历去参加娱乐活动。所以未来娱乐行业会是比较重要的行业。

这个话题，还是挺有难度，先试着抛砖引玉一下，需要从“有前景”和“有钱景”两个维度分开来解读一下。

具体来说，“有钱景”，就是结合你的实际情况与综合能力，专业知识，行业技能，资本能力，甚至是家庭背景、社会资源等，与现有的社会发展热点趋势结合，无论是创业还是打工，都算是“有钱景”的行业。

比如现在的人工智能，移动互联网，直播等领域，都是有“钱”景的热门行业。

而预测“有前景”的行业，尤其是未来10-20年，则难度相对就大了许多。

因为，移动互联网时代，风口“转向”的速度太快，几年甚至几个月时间，所谓的热门行业都会很快被“打入冷宫”，比如当年的团购领域“千团大战”，共享单车领域的“诸侯争霸”，最终结局对大部分人与大部分企业而言，留下的只有一地鸡毛。

所以，“有前景”更多需要从知识，技能的储备来提前给自己“加油充电”相对更重要一些。如果没有类似“穿越”一类的“开挂技能”，预测10-20年的行业风口，还真是难度挺大。

如果真有这样的大神，还要考虑一下，这个大神有没有让你先掏出大把银子，收你为“关门弟子”，“终极弟子”之类的呢？你是不是一颗合格的“韭菜”呢？

所以，从根本上总结一下:

一方面，需要具备某一个或者某几个领域的知识或者专业技能，并且储备足够的“资深”，这是你最基础，也是最有核心竞争力的部分；

另一方面，保持一个“跃跃欲试”的好奇心，敢于挑战，愿意跳出自己的舒适区，去挑战新奇的事物。从舒适圈到恐惧圈到学习圈，再到成长圈，就可以不断突破自己的极限啦。

最后，再加上一点点的运气，当然，这是属于“玄学”范畴，不太好解释了。

这几点结合，相信你无论是“钱”景，还是“前景”都会无量的哦。

个人觉得在人口老年化这个问题上应该有广阔的前景，随着社会生活水平的不断进步，人们生活已得到极大的改善，现在温饱已不是问题，老百姓对生活质量也已有更高的追求，特别是在健康、养生、娱乐、旅游等行业都有着巨大的潜力，中国目前是全世界上人口老年化速度最快的国家之一，同时也是拥有世界上最大的老年用品市场，所以，中国人口老龄化产业有着广阔的市场及强劲的动力。

数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。

一、数据分析师培养的意义

（一）数据分析师的培养符合国家战略

为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005年 4月，全国第一家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14个省、市、自治区约 80家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。

（二）数据分析师的就业前景光明

在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。

在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500强企业中，有90%以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。

二、数据分析师职业素养的培养

通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：

（一）数据分析师的职业内涵

数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。

目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。

（二）数据分析师的知识要求

掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。

（三）数据分析师的能力要求

对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL或 Access的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。

（四）数据分析师的岗位职责

承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告；对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。

三、数据分析师的培养方案

培养方案是高等教育办学思想和办学理念的集中体现，为突出数据分析的培养特色，统计专业应在深入分析数据分析职业需求的前提下，最终制定出符合数据分析师培养要求的课程体系。

（一）培养目标

为学生毕业后能够成为各行业中数据分析领域的专门人才，确定了统计专业学生在本科教育阶段的培养目标：一是具备良好的经济学、管理学和财务管理等基本素养；二是了解相关行业知识、公司业务流程；三是掌握统计学的基本理论与方法，具备熟练使用 SPSS/SAS等统计分析软件进行数据分析或数据挖掘的综合能力；四是掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL或Access的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力；五是具备较强的文字功底，能独立撰写数据分析研究报告。

（二）课程体系设立原则

在本科教育阶段，培养数据分析师的课程设置应贯彻“三结合”的原则。

1.多门学科相结合。数据分析工作是多个学科、多门专业在企业决策中的综合应用，要成为优秀的数据分析师，必须做到多门学科的融会贯通。需熟悉或了解数学、统计学、经济学、金融学、管理学、营销学等学科的相关知识。

2.理论研究与实践应用相结合。高等学校一般都建有比较成熟的教学实践基地和实习基地，学生在理论学习后，可以到企事业单位或财政、金融、保险等行业进行针对性的实习实践，了解相关行业的业务知识和数据构成，运用所学知识进行数据分析，独立或合作完成数据分析研究报告。

3.专业教育与技术资格教育相结合。通过学习，学生可获得统计学专业理学学士学位或者经济学学士学位；通过参与社会上的技术资格考试，可获得数据分析、统计师、调查分析师等专业技术资格证书。两者的结合，更有利于学生从封闭校园走向开放社会，增加技能的同时，更好地融入社会、适应社会。

（三）课程体系的基本框架

在整个教学过程中，可以将每个学期分为长、短两个小学期，短学期内设置一些与就业岗位相关的、以技能培养为目标的短期集中实践教学环节，主要是岗位实训课程。长学期课程分为4个系列：基础课程、方向课程、综合实践课程、职业拓展课程。通过整合相关知识，优化课程结构，强化实践技能，突出岗位技能实训等手段构建课程体系，以达到培养学生具有数据分析师的基本技能和素养的目的。

四、数据分析师培养过程中的策略

（一）教学内容整合策略

在课程体系和课程设置的总体构建下，按照课程模块化的思路，重新梳理课程教学内容、教学进度和深度，剔除陈旧、重复的内容，加强理论联系实际内容，增添培养综合运用能力内容，实现教学内容的整合优化。例如，《应用回归分析》与《计量经济学》的内容多有重复，可以将《应用回归分析》并入《计量经济学》；又如，《描述统计学》《数理统计》《计量经济学》和《统计预测与决策》等课程有部分重复内容，必须在对知识的审慎梳理基础上，整合相应的教学内容，重新制定教学文件。

（二）实验环节设置策略

找准专业知识方法与实际问题的结合点，并分析研究当前的热点和难点问题，充实和丰富实践教学内容，编写具有应用背景、切实达到锻炼效果的实验指导书和指导材料，以明确实验的具体环节、目的与要求。每个实验项目应包含实验性质、实验目的、实验要求、实验内容、实验步骤和结果分析等部分。所有课程的实验内容由浅入深，循序渐进，实现实践教学规范化。

（三）软件教学安排策略

为使学生充分掌握相关的统计软件，熟练使用恰当的软件从事数据的整理、分析，将统计软件的教学分为三个层次：一是单独开设 SPSS、SQL Server数据库课程；二是课堂内开设Lingo、Eviews、SAS等软件实验；三是短学期和综合训练开设 Latex、R等软件课程，实现软件教学层次化。

（四）实践课程操作策略

为了强化学生的实践能力和就业竞争力，在短学期实践开设职场礼仪与沟通实、PPT制作、统计模型、实训统计调查方法与实务、办公自动化实训等项目；各学期综合训练分别开设统计流程与分析写作、会计实践软件、统计分析案例等项目，实现综合实践职业化。

（五）拓展课程设计策略

聘任有丰富实践经验的统计师、调查分析师和企业家为兼职教授或校外导师，强化校外实践；结合第二课堂，开展与专业教学相结合的、丰富多样的课外活动；同时利用大学生统计建模大赛、大学生市场调查分析大赛、大学生数学建模竞赛等学科竞赛锻炼学生综合能力，实现职业拓展多样化。

五、数据分析师培养的保障措施

（一）整合各种教育资源，提高教学效率

没有经费的保证，数据分析师的培养只能纸上谈兵。所以，学校、二级学院应设立加大资金投入，从软硬件两方面大力支持，保证经费落到实处。利用学校现有资源,筹建开放实验室与实习基地，创造培养数据分析师的良好环境。

数据分析师培养必须实行产学结合，坚持开门办学，与企业联合培养的方式。创立高校与行业企业联合培养人才的新机制，改变目前高校人才培养和行业企业需求脱节的现象。通过联合办学、共建等方式利用社会资源设立实习、实验基地。

（二）建立导师制，强化教师的指导作用

为提高学生数据分析的水平，进入大二后,二级学院应推行本科“导师制”；到了大三,已经具备了一定的科研能力的本科生可以在导师的指导下参加各种与数据分析有关的专业竞赛和创新实践活动，亲身体验数据分析活动的整个过程,提高数据分析的基本技能与创新意识；在导师的全程参与和指导下，完成大四阶段的校内综合实训、校外毕业实习和毕业论文的撰写工作，使实践锻炼全程得到有效监控，保证教学质量。

（三）充分利用各级社团组织，

开展第二课堂的活动第二课堂是课堂教学的延伸和补充。在各级社团组织的规划和部署下，加大人力、物力的投入，将第二课堂与第一课堂进行系统性、综合性考虑与设计，实施规范化管理与组织运作，制订好一系列的活动方案，为培养数据分析师通过更多的锻炼途径和方式。

（四）改革评价机制，激发学生的学习兴趣

评价是引导师生的指挥棒，大多数学生和教师总会在现行的评价体系引导下来寻求“佳绩”。要培养出未来的数据分析师，必须增强学生的学习主动性，提高学生的实践能力。通过各种活动、各种途径加强对学生能力的培养，必须要靠科学的评价体系来衡量。为此，建立“N+2”过程考核评价体系,对学生能力培养、训练的全过程进行跟踪调查，通过测试、信息反馈的结果来反映教育、培训的效果和评价学生创造力的变化。

总之，项目数据分析（师）事务所在国内正迅速增长，并为政府、金融机构、企业的决策提供着日益重要的参考信息，具有良好的成长和发展空间。如何在信息海洋中找到有效的信息，如何通过有效的数据来科学决策变得尤为重要，因此数据分析师的前景必定辉煌。

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